ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II

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1 ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II 53 HORAS DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA: Esta asignatura proporciona al alumno las competencias y herramientas teóricas necesarias para la aplicación de soluciones de inteligencia de negocios, con el propósito de integrar y complementar los conocimientos adquiridos en tecnologías demandadas actualmente por las organizaciones. OBJETIVOS GENERALES: Al aprobar la asignatura, el alumno estará en condiciones de: Reconocer los conceptos asociados a inteligencia de negocios Identificar las características y componentes de un datawarehouse Reconocer los elementos asociados a un proceso analítico Reconocer fundamentos, métodos y aplicaciones de la minería de datos UNIDADES DE APRENDIZAJE: HORAS 1 INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 12 2 DATAWAREHOUSE 13 3 PROCESO ANALÍTICO OLAP 10 4 MINERÍA DE DATOS 12 EVALUACIÓN: 6

2 ESPECIALISTA TÉCNICO: Juan Pablo Lastra V. ESPECIALISTA PEDAGÓGICO: Carlos Dides Far UNIDADES DE APRENDIZAJE 1.- INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 12 Horas APRENDIZAJES ESPERADOS CRITERIOS DE EVALUACION CONTENIDOS Reconoce los conceptos asociados a inteligencia de negocios Reconoce las diferentes categorías de sistemas de información relacionando ejemplos Identifica los beneficios que trae aparejado el uso de Business Intelligence Identifica los principales productos utilizados en el mercado de inteligencia de negocios. Importancia de los Sistemas de información en las organizaciones o Desafíos gerenciales o Ambiente de negocios competitivo Aparición de la economía global Transformación de las economías industriales Transformación de las empresas Tipos de sistemas de información o Sistemas de nivel de apoyo a operaciones o Sistemas de nivel de conocimiento o Sistemas de nivel gerencial o Sistemas de Nivel Estratégicos Inteligencia de negocios o Qué se puede hacer con inteligencia de negocios o Quién necesita soluciones de inteligencia de negocios o A qué empresas le interesan estas soluciones o Quién necesita analizar la información Principales productos del mercado de inteligencia de negocios o Mercado Global

3 o o Cuadrante de Gartner Mercado Nacional o Herramientas utilizadas en chile o Herramientas de software libre Reconoce la arquitectura asociada a la inteligencia de negocios Identifica los componentes presentes en un sistema general de inteligencia de negocios Identifica los distintos componentes que intervienen en una solución de inteligencia de negocios Explica las funcionalidades de cada uno de los componentes presentes en un sistema de inteligencia de negocios. Arquitectura inteligencia de negocios. o Oltp o Etl o Olap, o Datawarehouse o Datamining o Kpi o Cuadro de mando integral ACTIVIDADES Al inicio de la primera sesión, el docente presentará el programa de contenidos a realizar, fechas y evaluaciones y las condiciones de aprobación de la asignatura. El docente y los alumnos: Participan, a través de una discusión socializada, sobre conocimientos previos que aportarán a esta asignatura. Comentan el programa de la asignatura en relación con su futuro desempeño en el mundo laboral. Investigan noticias de internet y artículos sobre inteligencia de negocios Analizan ofertas laborales en esta materia Revisan los principales software y empresas que otorgan soluciones de inteligencia de negocios Revisan ejemplos de inteligencia de negocios identificando sus conceptos y características. Revisan mediante ejemplos, los desafíos y la competencia en las empresas para implementar un sistema de inteligencia de negocios Identifican mediante ejemplos los componentes de la inteligencia de negocios

4 Identifican conceptos y características de los diferentes sistemas de la guía dada por el docente, mediante el debate. Reconocen la clasificación que se hace de los sistemas de información dados en la guía, de acuerdo a las categorías de sistemas, en discusión guiados por el docente. Contextualizan la importancia de los sistemas de inteligencia de negocios para las empresas actualmente, reconociendo la importancia de su futuro trabajo en el desarrollo de soluciones de inteligencia de negocios 2.- DATAWAREHOUSE 13 Horas APRENDIZAJES ESPERADOS CRITERIOS DE EVALUACION CONTENIDOS Reconoce las características y componentes de un datawarehouse Reconoce el potencial y la problemática del análisis de sistemas de información para la toma de decisiones Reconoce las características de un data Warehouse junto con los componentes que lo conforman Distingue la diferencia entre los esquemas estrella y copo de nieve utilizados en un de datawarehouse Reconoce la necesidad de los procesos de selección y transformación de datos (ETL) que permiten alimentar las tablas auxiliares que soportarán la estructura multidimensional Identifica las transformaciones necesarias para armar un datawarehouse a partir de una Base de Datos Operacional. Importancia de un datawarehouse para la toma de decisiones Conceptos básicos de un sistema OLTP con sus ejemplos. Características de un data- Warehouse.y Datamart Conceptos y esquemas asociados a un datawarehouse o Hechos (fact table) o Dimensiones o Dimensión tiempo o Jerarquías o Medidas Medidas Calculadas o Esquemas Estrella Copo de Nieve Transformación de la información o Convirtiendo Datos en Información o Transformación y agrupación de datos ETL

5 o o o Formatos ETL Varias Columnas en una Granularidad ACTIVIDADES Debaten de manera participativa sobre los conceptos asociados a las características de los sistemas orientados a la toma de decisiones Discuten guiados por el docente sobre las características de los datawarehouse como los componentes que lo conforman Analizan diferentes ejemplos y casos de estudio sobre los conceptos diseño de datawarehouse Revisan de manera participativa los conceptos y esquemas de datawarehouse utilizando recursos visuales. Discuten sobre los componentes asociados a la creación de un datawarehouse como son medidas, dimensiones y tabla de hechos Diferencian claramente entre diseño estrella y copo de nieve. Revisan en profundidad el modelo de ciclo de extracción, transformación y carga de datos (etl) Utilizan ejemplos y casos de estudio para comprender los conceptos asociados a la transformación de información. Desarrollan situaciones de estudio relacionadas con la creación de un datawarehouse, de manera que reconozcan actividades, incrementos y características del proceso, permitiendo asociar ideas y conceptos. 3.- PROCESO ANALÍTICO OLAP 10 Horas APRENDIZAJES ESPERADOS CRITERIOS DE EVALUACION CONTENIDOS Reconoce los elementos asociados a un proceso analítico Reconoce el término OLAP y su relación con la navegabilidad de la información además de las diferencias con los sistemas OLPT Reconoce la arquitectura y las diferentes implementaciones de Almacenes de Datos Reconoce la forma de optimizar el espacio de Beneficios de los sistemas analíticos y como apoyan a la tomas de decisiones. Diferencias entre OLAP y un sistema OLPT. Tipos de almacenamientos o Molap o Rolap

6 almacenamiento y sus alcances. o Holap Ventajas y desventajas de cada uno de los tipos de almacenamiento y cuando es conveniente el uso de cada uno de ellos. Conceptos asociados a la optimización de almacenamiento o Agregaciones o Cubos Virtuales o Particiones o Procesamiento de cubos ACTIVIDADES Revisan la diferencia entre los sistemas OLAP versus los sistemas OLTP a través de investigación en internet. Reconocen los distintos tipos de almacenamiento y las cualidades de cada uno de ellos mediante debate ampliado y guiado por el docente. Analizan en qué situaciones se utiliza cada método de almacenamiento para un funcionamiento óptimo. Revisan junto al docente los conceptos asociados al almacenamiento como agregaciones, cubos virtuales, particiones. Exponen ante sus compañeros las utilidades, ventajas y desventajas de cada tipo de almacenamiento 4.- MINERÍA DE DATOS 12 Horas APRENDIZAJES ESPERADOS CRITERIOS DE EVALUACION CONTENIDOS Reconoce los fundamentos, métodos y aplicaciones de la minería de datos Reconoce los beneficios de su uso sistemático de técnicas de extracción de conocimiento para la obtención de modelos y patrones predictivos o descriptivos. Introducción a la minería de datos Relación con otras disciplinas El proceso de KDD Fases del proceso KDD

7 Reconoce las fases del Descubrimiento de Conocimiento de Bases de Datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso, en particular las de limpieza y selección de datos Reconoce las distintas técnicas de aprendizaje automático y estadísticas utilizadas en minería de datos, su potencial, su costo computacional y sus limitaciones de representación y de inteligibilidad Identifica distintas herramientas que ofrece el mercado para la aplicación de datamining. o Integración y recopilación o Selección, Limpieza y Transformación o Minería de datos o Evaluación e interpretación o Difusión y uso Aplicaciones de la minería de datos Técnicas de minería de datos o Clasificación o Regresión o Agrupamiento o Asociación o Otras técnicas Concepto Web Mining o Los Problemas de la Información No Estructurada. o Extracción de Conocimiento a partir de Documentos HTML y texto. o Extracción de Información semi-estructurada (XML). Identificación y comparación de las distintas herramientas disponibles en el mercado de datamining ACTIVIDADES Discuten en grupo sobre la aplicación de la minería de datos y sus beneficios en las organizaciones. Revisan ejemplos reales sobre distintas industrias, para comprender los campos de aplicación de la minería de datos. Discuten en grupo sobre las distintas técnicas de minería de datos y las situaciones en cual aplicar cada una de ellas Reconocen la importancias del proceso kdd en la aplicación de minería de datos Exponen ante sus compañeros las distintas herramientas de minería de datos utilizadas actualmente Identifican las ventajas y desventajas de las herramientas de minería de datos. Analizan la importancia de webmining Investigan los principales software y empresas que otorgan soluciones de datamining Desarrollan casos reales en donde se utilicen las distintas técnicas de minería de datos

8 ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS Al inicio de la primera sesión se deberá presentar el programa de la asignatura (objetivo generales, objetivos específicos, contenidos, bibliografía, actividades y evaluación: cómo, cuándo, ponderación) y analizarlo con el grupo curso. Estrategias aplicables para todas las unidades: El docente: Explica mediante ejercicios modelos el proceso de desarrollo para un trabajo posterior de los alumnos. Incentiva al alumno para que use la tecnología en sus disertaciones, tales como: transparencias, Power Point, otros. Realiza verificaciones de procesos sistémicos a través del uso de un software interactivo, y apoyados de una guía o pauta de trabajo. Promueve la correcta expresión oral y escrita de los alumnos. Promueve el trabajo en equipo mediante la investigación y desarrollo de trabajos. UNIDAD I El docente: Contextualiza la Primera Unidad Asocia los conceptos vertidos en la unidad mediante la aplicación de cada uno a casos simples y cotidianos de la vida real y casos puntuales y específicos dentro de la realidad de una empresa. Realiza comparaciones tangibles al alumno, de los distintos tipos de sistemas de información. Incentiva a los alumnos a investigar e identificar en empresas reales los conceptos tratados en esta unidad, donde por medio del debate compartirán experiencias.nte: Da a conocer noticias de internet y publicaciones que hablen sobre soluciones de inteligencia de negocios Expone un ejemplo de inteligencia de negocios identificando sus conceptos y características. Explica mediante ejemplos, los desafíos y la competencia en las empresas para la implementación de una solución de inteligencia de negocios.

9 UNIDAD II El docente: Contextualiza la Segunda Unidad Expone información de manera participativa sobre las características de un datawarehouse Utiliza ejemplos y casos de estudio ejemplificar los modelo estrella y copo de nieve. Expone información de manera participativa sobre los conceptos asociados a un datawarehouse como son, hechos, dimensiones, medidas Expone de manera participativa sobre las etapas del proceso de transformación de datos. Propone a los alumnos situaciones de estudio asociadas a la construcción de un datawarehouse Utiliza ejemplos y casos de la situación cotidiana. Evidencia la importancia del diseño de base de datos (modelo relacional) para la creación de un datawarehouse. UNIDAD III El docente: Contextualiza la Tercera Unidad Asocia los conceptos vertidos en la unidad mediante la aplicación de cada uno a casos simples y cotidianos de la vida real y casos puntuales y específicos dentro de la realidad de una empresa. Expone las diferencias entre los sistemas OLTP y OLAP. Identifica los distintos tipos de almacenamiento. Explica las ventajas y desventajas de cada uno de los métodos de almacenamiento. Expone los conceptos asociados a la optimización de almacenamiento. Recomienda situaciones cuando utilizar cada método de almacenamiento. UNIDAD IV

10 El docente: Contextualiza la Cuarta Unidad. Expone sobre los beneficios de la minería de datos, en una organización. Utiliza ejemplos que permitan comprender la aplicación de la minería de datos y sobre distintas industrias. Relaciona la minería de datos con otras disciplinas como por ejemplo la estadística. Expone las fases del proceso de descubrimiento de información sobre base de datos Expone las distintas técnicas de minería de datos Realiza ejercicios con distintas técnicas de minería de datos. Explica el concepto de webmining. Comenta características sobre los distintos software de minería de datos disponibles en el mercado. SISTEMA DE EVALUACIÓN Se requiere realizar una actividad de evaluación diagnóstica, de carácter informal, al inicio de cada Unidad de Aprendizaje, ( por ejemplo : prueba escrita, interrogación oral, en forma individual o grupal, repaso de prerrequisitos o conocimientos de entrada, etc.) que permita recoger evidencias sobre el grado de dominio de las conductas iniciales o del tema a desarrollar. Durante el desarrollo de la asignatura se deben aplicar evaluaciones formativas que permitan detectar y corregir el dominio de los objetivos planteados. Estas actividades pueden ser: pruebas, controles breves, interrogaciones, cuestionarios, guías de ejercicios, análisis de caso, etc. Las evaluaciones diagnósticas y las evaluaciones formativas no necesariamente deben ser calificadas con notas o puntaje. Si se desea asignarles calificaciones, éstas no deberán incidir en la nota final. La evaluación sumativa tiene como finalidad medir el grado de dominio de los objetivos planteados. Entre los instrumentos a aplicar están: las pruebas, estudio de casos, desarrollo de proyectos, disertaciones, informes escritos, etc. UNIDAD I Evaluación diagnóstica al inicio de la Unidad Nº 1 Evaluación con intencionalidad formativa referida a los Fundamentos inteligencia de negocios

11 UNIDAD II Evaluación diagnóstica al inicio de la Unidad Nº 2 Evaluación con intencionalidad formativa referida a los Conceptos datawarehouse. Evaluación sumativa Nº 1, considerando los contenidos de las unidades I y II: introducción a la inteligencia de negocios y datawarehouse: 30% UNIDAD III Evaluación diagnóstica al inicio de la Unidad Nº 3 Principios Olap Evaluación sumativa Nº2 considerando los contenidos de la unidad III : Proceso analítico Olap. Ponderación: 25% UNIDAD IV Evaluación diagnóstica al inicio de la Unidad Nº 4 minería de datos Evaluación sumativa Nº3 considerando los contenidos de la unidad IV : Minería de Datos. Ponderación: 30% UNIDAD I,II,III,IV Evaluación sumativa Nº 4 referida Trabajos y exposiciones realizados en clases. : Ponderación 15% BIBLIOGRAFÍA DE LA ASIGNATURA Bibliografia Obligatoria Título Autor Año ISBN/ISSN Editorial Fuent e Nombr e Recurs o Digital Business intelligence : técnicas de análisis para la toma de decisiones estratégicas Vitt, McGraw Hill Libro Tipo de Materia l

12 Introducción a la minería de datos Bibliografia Sugerida: Elizabeth 3 Hernande z Orallo, José Pearson Educación Título Autor Año ISBN/ISSN Editorial El cuadro de mando integral : the balanced scorecard Information management for the intelligent organization : the art of scanning the environment Kaplan, Robert S. Choo, Chun Wei Integration of SCOR with Lean & Six Sigma. Disponible en: Recker, Rod.pdf Sistemas de información : herramientas prácticas para la gestión Gómez Vieites, Álvaro Gestión 2000 Information Today Advanced Integrated Technologie s Group, Inc. Alfaomega Fuent e Nombr e Recurs o Digital Libro Tipo de Materia l Libro Libro Página web Libro

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